#135
summarized by : Naoya Chiba
PCAM: Product of Cross-Attention Matrices for Rigid Registration of Point Clouds

どんな論文か?

点群の位置合わせを推定する手法の提案.入力点群間のクロスアテンションの計算を通じて相互に局所的な形状情報と大域的なコンテキストを点群間でやりとりしながら推定する.点同士の対応だけでなくConfidenceも同時に推定し,重み付けしたSVDで回転・並進を推定する.
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新規性

点群位置合わせのためにクロスアテンションを用いたモジュールを提案した.各点群からは重みを共有したネットワークで各点の特徴量が計算され,これらをスケーリングしてAttentionとして用いる.これを何層も重ねることで局所・大域双方の情報を利用した対応付けが行われることを期待する.

結果

室内データセットである3DMatchと室外データセットであるKITTIで検証,既存手法と比べて高いスコアを達成した.

その他(なぜ通ったか?等)